ClickHouse(16)ClickHouse日志引擎Log详细解析

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日志引擎系列

这些引擎是为了需要写入许多小数据量(少于一百万行)的表的场景而开发的。
这系列的引擎有:


  • StripeLog
  • Log
  • TinyLog
共同属性

引擎:


  • 数据存储在磁盘上。

  • 写入时将数据追加在文件末尾。

  • 不支持突变操作,也就是更新。

  • 不支持索引。
    1. 这意味着 `SELECT` 在范围查询时效率不高。
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  • 非原子地写入数据。
    1. 如果某些事情破坏了写操作,例如服务器的异常关闭,你将会得到一张包含了损坏数据的表。
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差异

Log 和 StripeLog 引擎支持:


  • 并发访问数据的锁。
    1. `INSERT` 请求执行过程中表会被锁定,并且其他的读写数据的请求都会等待直到锁定被解除。如果没有写数据的请求,任意数量的读请求都可以并发执行。
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  • 并行读取数据。
    1. 在读取数据时,ClickHouse 使用多线程。 每个线程处理不同的数据块。
    复制代码

Log 引擎为表中的每一列使用不同的文件。StripeLog 将所有的数据存储在一个文件中。因此 StripeLog 引擎在操作系统中使用更少的描述符,但是 Log 引擎提供更高的读性能。
TinyLog 引擎是该系列中最简单的引擎并且提供了最少的功能和最低的性能。TinyLog 引擎不支持并行读取和并发数据访问,并将每一列存储在不同的文件中。它比其余两种支持并行读取的引擎的读取速度更慢,并且使用了和 Log 引擎同样多的描述符。你可以在简单的低负载的情景下使用它。
Log 与 TinyLog 的不同之处在于,«标记» 的小文件与列文件存在一起。这些标记写在每个数据块上,并且包含偏移量,这些偏移量指示从哪里开始读取文件以便跳过指定的行数。这使得可以在多个线程中读取表数据。对于并发数据访问,可以同时执行读取操作,而写入操作则阻塞读取和其它写入。Log引擎不支持索引。同样,如果写入表失败,则该表将被破坏,并且从该表读取将返回错误。Log引擎适用于临时数据,write-once 表以及测试或演示目的。
TinyLog

最简单的表引擎,用于将数据存储在磁盘上。每列都存储在单独的压缩文件中。写入时,数据将附加到文件末尾。
并发数据访问不受任何限制:
如果同时从表中读取并在不同的查询中写入,则读取操作将抛出异常
如果同时写入多个查询中的表,则数据将被破坏。
这种表引擎的典型用法是 write-once:首先只写入一次数据,然后根据需要多次读取。查询在单个流中执行。换句话说,此引擎适用于相对较小的表(建议最多1,000,000行)。如果您有许多小表,则使用此表引擎是适合的,因为它比Log引擎更简单(需要打开的文件更少)。当您拥有大量小表时,可能会导致性能低下,但在可能已经在其它 DBMS 时使用过,则您可能会发现切换使用 TinyLog 类型的表更容易。不支持索引。
在 Yandex.Metrica 中,TinyLog 表用于小批量处理的中间数据。
stripelog

在你需要写入许多小数据量(小于一百万行)的表的场景下使用这个引擎。
建表

  1. CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
  2. (
  3.     column1_name [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
  4.     column2_name [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
  5.     ...
  6. ) ENGINE = StripeLog
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写数据

StripeLog 引擎将所有列存储在一个文件中。对每一次 Insert 请求,ClickHouse 将数据块追加在表文件的末尾,逐列写入。
ClickHouse 为每张表写入以下文件:


  • data.bin — 数据文件。
  • index.mrk — 带标记的文件。标记包含了已插入的每个数据块中每列的偏移量。
StripeLog 引擎不支持 ALTER UPDATE 和 ALTER DELETE 操作。
读数据

带标记的文件使得 ClickHouse 可以并行的读取数据。这意味着 SELECT 请求返回行的顺序是不可预测的。使用 ORDER BY 子句对行进行排序。
使用示例

建表:
  1. CREATE TABLE stripe_log_table
  2. (
  3.     timestamp DateTime,
  4.     message_type String,
  5.     message String
  6. )
  7. ENGINE = StripeLog
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插入数据:
  1. INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The first regular message')
  2. INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The second regular message'),(now(),'WARNING','The first warning message')
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我们使用两次 INSERT 请求从而在 data.bin 文件中创建两个数据块。
ClickHouse 在查询数据时使用多线程。每个线程读取单独的数据块并在完成后独立的返回结果行。这样的结果是,大多数情况下,输出中块的顺序和输入时相应块的顺序是不同的。例如:
  1. SELECT * FROM stripe_log_table
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  1. ┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
  2. │ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR      │ The second regular message │
  3. │ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING      │ The first warning message  │
  4. └─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
  5. ┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message───────────────────┐
  6. │ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR      │ The first regular message │
  7. └─────────────────────┴──────────────┴───────────────────────────┘
复制代码
对结果排序(默认增序):
  1. SELECT * FROM stripe_log_tableORDER BY timestamp
复制代码
  1. ┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
  2. │ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR      │ The first regular message  │
  3. │ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR      │ The second regular message │
  4. │ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING      │ The first warning message  │
  5. └─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
复制代码
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